針對小型四旋翼飛行器姿態解算這一基本問題，詳細分析了姿態解算的過程，提出了其中的難點問題。應用低成本捷聯慣性測量單元，設計了一種基于互補濾波器算法的姿態求解器。經過實驗驗證表明： 與目前常用的卡爾曼濾波算法相比，采用互補濾波器算法的求解器能顯著降低對處理器速度和精度的要求，有效融合了捷聯慣性測量單元的傳感器數據，實現了小型四旋翼飛行器的高精度姿態解算。

　　小型四旋翼飛行器由于具有廣闊的軍事和民用前景，使其成為了當前的研究熱點。其中，姿態解算是此類四旋翼飛行器研究的關鍵問題之一。姿態解算的精度和速度將直接影響飛行控制算法的穩定性、可靠性和實現的難易程度，所以，姿態解算是飛行控制實現的前提。隨著 MEMS 技術和計算機技術的發展，小型飛行器姿態的測量普遍采用低成本的捷聯慣性測量單元（ inertial measurement unit， IMU） ，其主要由低成本陀螺儀、加速度傳感器和電子羅盤組成。MEMS 陀螺儀具有溫度漂移特性，加速度傳感器會受到飛行器飛行過程中機體振動的影響，同時電子羅盤是一種磁阻傳感器，容易受到外部磁場的干擾。因此，如何融合 IMU 多傳感器的數據，濾除外部干擾，得到高可靠性、高精度的姿態數據，是一項非常具有挑戰性的工作。

　　擴展卡爾曼濾波器算法是一種高精度的在飛行器中應用非常廣泛的姿態解算算法，但是為其建立穩定可靠的更新方程是比較困難的，而且其計算量很大，對處理器的運算速度和精度要求很高，不適合應用于小型四旋翼飛行器的嵌入式微控制器（ MCU） 中?；パa濾波器算法簡單可靠，對慣性器件的精度要求較低，在飛行器姿態解算中的應用愈加廣泛。因此，本文設計了基于互補濾波器算法的四旋翼飛行器的姿態求解器，實現了長時間穩定地輸出高精度姿態數據，滿足了四旋翼飛行器飛行控制的要求。
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